25、传感器融合助力移动机器人实现稳健SLAM

传感器融合助力移动机器人实现稳健SLAM

1. 章节组织

后续内容主要分为以下几个部分：
- 传感器概述：总结移动机器人常用主要传感器的特点。
- SLAM相关工作：介绍基于激光雷达和视觉等不同方法的SLAM系统相关研究。
- 多传感器SLAM数据集实例：给出一个多传感器SLAM数据集的实际例子，并包含许多实现细节。

2. 传感器

所有传感器都有精度限制，在某些场景下存在失效概率。因此，多传感器融合是实现稳健感知的关键。不同传感器可以相互补充，通过传感器融合能增强系统的感知能力。根据传感器特性，可将其分为两类：
- 内感受传感器 ：刺激源于机体内部。
- 外感受传感器 ：由机体从外部接收的刺激激活。

以下简要回顾这些传感器的主要特点和相关研究。

3. 内感受传感器

3.1 惯性测量单元（IMU）

惯性测量单元（IMU）是一种电子设备，通常由加速度计、陀螺仪，有时还有磁力计组成，用于测量物体的加速度和角速度。IMU常用于操纵飞机（作为姿态和航向参考系统），包括无人机，以及航天器，如卫星和着陆器等。其主要优点是很少受外部环境影响。

机器人上常用的是微机电（MEMS）IMU，价格便宜且体积小，同时性能也不错。然而，使用IMU的一个主要缺点是会产生累积误差。导航系统不断对加速度计数据进行两次积分来计算位置，对陀螺仪数据进行一次积分来跟踪方向。高频的陀螺仪和加速度计测量输出会受到高斯噪声和偏差的影响。任何误差，无论多小，都会不断累积，随着时间推移产生漂移。